Améliorer l'évaluation des risques dans l'assurance

L'assurance, c'est super important pour gérer les risques dans plein de secteurs. Un truc clé, c'est de savoir à quelle fréquence les sinistres vont arriver et combien ça va coûter. Ce processus, on l'appelle la modélisation fréquence-sévérité. La première étape, c'est de prédire le nombre de sinistres, et la seconde, c'est d'estimer le coût de ces sinistres. Ensemble, ces prédictions aident les compagnies d'assurance à fixer leurs prix et gérer leurs risques.

#C'est quoi la modélisation fréquence-sévérité ?

La modélisation fréquence-sévérité, c'est un processus en deux étapes. Dans la première étape, qu'on appelle modélisation de fréquence, on prédit combien de sinistres vont se produire sur une période donnée. Dans la seconde étape, appelée modélisation de sévérité, on estime le coût moyen de ces sinistres. Pour faire ces prédictions, on regarde plusieurs facteurs comme l'âge de l'assuré, où il habite, et son historique de sinistres.

Cette approche en deux étapes aide beaucoup les compagnies d'assurance à calculer les risques et à fixer les primes. Ça leur permet de comprendre la probabilité que des sinistres se produisent et combien d'argent elles devront débourser.

#Méthodes traditionnelles

Traditionnellement, les compagnies d'assurance utilisaient souvent des modèles statistiques appelés modèles linéaires généralisés pour ces prédictions. Pour la fréquence, elles pouvaient utiliser un modèle de Poisson ou un modèle binomial négatif, tandis que pour la sévérité, elles pouvaient opter pour des modèles gamma ou log-normaux. Ces méthodes existent depuis un moment et ça a bien marché jusqu'ici.

Mais ces dernières années, l'industrie de l'assurance a commencé à utiliser des techniques d'apprentissage automatique. Ces méthodes sont plus flexibles et offrent de meilleures prédictions. Cependant, beaucoup de modèles d'apprentissage automatique se concentrent uniquement sur la prédiction point, ce qui veut dire qu'ils ne mesurent pas combien ils sont confiants dans leurs prédictions.

#Le besoin de confiance dans les prédictions

Quand il s'agit de faire des prédictions sur les sinistres, avoir une plage de résultats possibles, appelée intervalles de prédiction, peut être super utile. Les intervalles de prédiction montrent non seulement le résultat attendu, mais aussi combien de variabilité on peut attendre. C'est crucial pour les compagnies d'assurance, car ça les aide à mieux se préparer pour les sinistres futurs.

Dans ce contexte, une nouvelle méthode appelée Prédiction Conforme a été développée. Cette méthode offre un moyen de créer des intervalles de prédiction avec des garanties statistiques, ce qui veut dire qu'ils vont, avec une certaine confiance, contenir les valeurs réelles quand les futurs sinistres se produisent.

#Comment fonctionne la prédiction conforme

La prédiction conforme est une technique qui permet de créer des intervalles de prédiction en fonction des données disponibles. Elle le fait en utilisant le concept de scores de conformité, qui mesurent à quel point les nouvelles données s’adaptent aux données existantes.

Le processus consiste à diviser les données disponibles en deux parties : une pour entraîner le modèle et l’autre pour le calibrer. Cette division aide à s'assurer que les intervalles de prédiction restent fiables quand on les utilise sur de nouvelles données.

Dans ce cadre, les prédictions peuvent être ajustées en fonction de la façon dont les valeurs observées réelles se comparent à celles qui ont été prédites. Cet ajustement aide à garantir que les intervalles de prédiction sont précis et ont une forte probabilité de contenir les vraies valeurs.

#Prédiction conforme à deux étapes

Dans le cadre de la modélisation fréquence-sévérité, la prédiction conforme peut être adaptée à ce processus en deux étapes. La première étape consiste à prédire la fréquence des sinistres, tandis que la seconde étape estime le coût moyen de ces sinistres.

Pour appliquer la prédiction conforme à ce modèle en deux étapes, on garde les mêmes principes mais on les ajuste pour les différents types de prédictions effectuées. D'abord, on prédit le nombre de sinistres en utilisant les données d'entraînement, puis on utilise ces prédictions pour informer la seconde étape, où on estime les coûts des sinistres.

Ce cadre en deux étapes permet aux compagnies d'assurance d'obtenir non seulement des prédictions ponctuelles mais aussi des mesures d'incertitude, les aidant à prendre de meilleures décisions.

#Utilisation des Forêts aléatoires

Une approche pour améliorer la précision des prédictions est d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique avancés, comme les forêts aléatoires. Une forêt aléatoire consiste en plein d'arbres de décision qui travaillent ensemble pour donner une prédiction finale. Cette méthode peut fournir de meilleures prédictions pour la fréquence et la sévérité des sinistres.

Quand on utilise des forêts aléatoires, un des avantages c'est la capacité d'utiliser un mécanisme de hors sac. Ça veut dire que le modèle peut faire des prédictions sur des données qu'il n'a pas explicitement vues pendant le processus d'entraînement, ce qui permet une meilleure utilisation des données disponibles.

#Applications réelles

Le cadre de prédiction conforme proposé peut être appliqué dans divers scénarios réels. Par exemple, dans le secteur de l'assurance responsabilité civile automobile en Belgique, le cadre peut aider à prédire combien de sinistres vont se produire et leurs coûts respectifs. En appliquant l'apprentissage automatique et la prédiction conforme, les compagnies d'assurance peuvent améliorer leurs techniques d'évaluation des risques.

De la même manière, pour l'assurance des cultures au Brésil, le cadre peut aussi être appliqué. Dans ce cas, les données seraient agrégées au niveau des municipalités, ce qui permettrait de modéliser efficacement la fréquence et la sévérité des sinistres en fonction des données historiques et de facteurs pertinents comme les conditions climatiques.

#Avantages du cadre

Les avantages d'utiliser ce cadre prédictif sont nombreux. En appliquant des techniques d'apprentissage automatique, les compagnies d'assurance peuvent avoir de meilleures idées sur leurs données. L'utilisation des intervalles de prédiction offre une vision plus claire des résultats potentiels, les aidant à se préparer à divers niveaux de risque.

En plus, cette approche ne repose pas sur des hypothèses strictes concernant les données sous-jacentes. Elle permet de la flexibilité, ce qui la rend adaptée à une large gamme de scénarios dans l'industrie de l'assurance.

#Conclusion

En résumé, la modélisation fréquence-sévérité est un processus crucial dans l'industrie de l'assurance qui aide les compagnies à évaluer les risques et à fixer les primes. Avec l'introduction de la prédiction conforme, il existe maintenant un moyen de créer des intervalles de prédiction fiables qui peuvent renforcer la confiance dans les prévisions. Ce cadre, surtout lorsqu'il est associé à des techniques d'apprentissage automatique avancées comme les forêts aléatoires, peut considérablement améliorer la précision prédictive tout en tenant compte de l'incertitude.

Alors que le paysage de l'assurance continue d'évoluer, l'application de telles méthodologies innovantes deviendra de plus en plus importante pour les compagnies qui cherchent à rester compétitives et à gérer efficacement les risques.